Extracorporeal life support rewarming rate is associated with survival with good neurological outcome in accidental hypothermia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Favourable outcomes have been demonstrated after extracorporeal life support (ECLS) facilitated rewarming for severe accidental hypothermia. The clinical impact of varying rewarming rates however is unclear. We sought to quantify the change in the probability of good neurological outcome with ECLS rewarming rate and identify the optimal rewarming rate threshold. METHODS: We performed a secondary analysis of the International ACcidental Hypothermia Extracorporeal Life Support Collaborators, an individual patient data data set (n = 658) for ECLS-assisted rewarming for accidental hypothermia. The independent variable of interest was rewarming rate. The primary outcome was survival with good neurological status. We applied an adjusted marginal effects model to quantify the probability of good neurological outcome over clinically observed rewarming rates. We examined strata defined by sex, initial potassium level and history of asphyxiation. RESULTS: Of 658 cases, the median age and initial core temperature were 36 years (22-55) and 24.5°C (22.1-26.2) respectively; 190 (29%) were female, and 547 (83%) had a non-perfusing initial cardiac rhythm. The mean rewarming rate was 7.0°C/h. The median ECLS duration was 5.8 h (range: 0.5-158 h). The overall survival was 46% (n = 303/658), and good neurological outcome was 40% (n = 265/658). The median intensive care unit and hospital length of stay was 5 days (range: 1-35 days) and 18 days (range: 1-106 days), respectively. Marginal effects analysis demonstrated a 1.9% decrease in the probability of survival with good neurological outcome for each 1°C/h increase in rewarming. Across the reported range of rewarming rates (0.05-30.8°C/h), the probability of good neurological outcome declined from 49.6% to 4.1% for an average patient. The relationship was similar within various subgroups. The optimal cut-off threshold for the rate of rewarming to distinguish between a good and poor neurological outcome was ≤5.0°C/h. CONCLUSIONS: Among cases with severe accidental hypothermia treated with ECLS, slower rewarming rates are associated with improved survival with good neurological outcomes. Slow rewarming, at rates ≤5.0°C/h, may improve clinical outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».